Provtagningsfel är de till synes slumpmässiga skillnaderna mellan egenskaperna hos ett urvalspopulation och den allmänna befolkningen. En studie av närvaron vid ett möte visar till exempel en genomsnittlig andel på 70 procent. Närvaron vid vissa möten skulle verkligen vara lägre för vissa än för andra. Provtagningsfelet är då att medan du kan räkna hur många som deltog i varje möte, vad som faktiskt händer när det gäller närvaro vid ett möte är inte detsamma som vad som händer vid nästa möte, även om de underliggande reglerna eller sannolikheten är det samma. Nycklarna för att minimera samplingsfel är flera observationer och större prover.
Minimera potentialen för partiskhet vid valet av provet genom slumpmässigt urval. Slumpmässig provtagning är inte slumpmässig provtagning utan är istället ett systematiskt tillvägagångssätt för att välja ett prov. Till exempel genereras ett slumpmässigt urval av en befolkning av unga brottslingar genom att välja namn från en lista som ska intervjuas. Innan forskaren såg listan identifierar han att unga gärningsmän som ska intervjuas är de vars namn visas första, 10: e, 20: e, 30: e, 40: e och så vidare på listan.
Se till att urvalet är representativt för befolkningen genom att genomföra ett stratifieringsprotokoll. Om du till exempel studerade universitetsstudenters dricksvanor kan du förvänta dig skillnader mellan broderskapsstudenter och studenter utan broderskap. Att dela ditt prov i dessa två skikt från början minskar risken för samplingsfel.
Använd större provstorlekar. När storleken ökar kommer provet närmare den faktiska populationen och minskar därmed potentialen för avvikelser från den faktiska befolkningen. Till exempel varierar genomsnittet av ett prov på 10 mer än genomsnittet av ett prov på 100. Större prover innebär dock högre kostnader.
Replikera din studie genom att göra samma mätning upprepade gånger, använda mer än ett ämne eller flera grupper, eller genom att genomföra flera studier. Replikering låter dig byta ut samplingsfel.